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文档简介

儿童人工智能科普小课堂人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能▏儿童科普培训▏机器语言▏编程学习

商务汇报代用名主题汇报目录contents“智能+”未来人工智能的出现及发展人工智能的应用机器学习的方法“智能+”未来人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能▏儿童科普培训▏机器语言▏编程学习

PART01思考:预设标题在这些未来的生活场景中,人工智能的应用有哪些?帮你算数学?帮你洗衣服?帮你...家庭人工智能学家or数学家、物理学家、科学家跟我们想的是一样的吗?城市知识的表达与推理>智慧>是一种计算过程?汽车什么是智能?何为人工智能?人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。通俗的说法:人工的方法在机器(计算机)上实现的智能计算机科学认知科学哲学脑科学逻辑学心理学语言学人工智能出现发展人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能▏儿童科普培训▏机器语言▏编程学习

PART02人工智能的横空出世1950年,艾伦·图灵(AlanTuring)在他的论文中提出了著名的“图灵测试(TuringTest)被广泛认为是测试机器智能的重要标准图灵测试:一位人类测试员会通过文字与密室里的一台机器和一个人对话。如果测试员无法分辨与之对话的两个实体谁是人谁是机器,参与对话的机器就被认为通过图灵测试。人工智能的横空出世1231951年,研究生马文·闵斯基(MarvinMinsky)建立了世界上第一个神经网路机器SNARC,人们第一次模拟了神经信号的传递,为人工智能奠定了深远的基础1955年,艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙和克里夫·肖(CliffShaw)建立了“逻辑理论家”计算机程序来模拟人类解决问题的技能此项工作开创了一种日后被广泛应用的方法:搜索推理1956年,闵斯基、约翰·麦卡锡、克劳的·香农和纳撒尼尔·罗切斯特(NathanRochester)在美国达特茅斯学院组织了一次会议,此会议宣告了“人工智能”作为一门新学科的诞生人工智能的第一次浪潮(1956-1974)1963年,美国高等研究计划局投入两百万美元给麻省理工学院,培养了早期的计算机科学和人工智能人才。1964-1966年,约瑟夫·维森鲍姆(JosephWeizenbaum)教授建立了世界上第一个自然语言对话程序ELIZA,可以通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天70年代中期,人工智能还是难以满足社会对这个领域不切实际的期待,因此进入了第一个冬天80年代,由于专家系统和人工神经网络的新进展,人工智能浪潮再度兴起。1980年,卡耐基梅隆大学为迪吉多公司开发了一套名为XCON的专家系统,这套系统当时每年可为迪吉多公司节省4000万美元。XCON的巨大价值激发了工业界对人工智能尤其专家系统的热情。1982年,约翰·霍普菲尔德提出了一种新型的网络形式,即霍普菲尔德神经网络,其中引入了相关存储(associativememory)的机制。1986年,《通过误差反向传播学习表示》论文的发表,使反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。80年代后期,由于专家系统开发与维护的成本高昂,而商业价值有限,人工智能的发展再度步入冬天。人工智能的第二次浪潮(1980-1987)人工智能的第三次浪潮(2011-现在)21世纪,人类迈入了“大数据”时代,此时电脑芯片的计算能力高速增长,人工智能算法也因此取得重大突破。研究人工智能的学者开始引入不同学科的数学工具,为人工智能打造更坚实的数学基础。在数学的驱动下,一大批新的数学模型和算法被发展起来,逐步被应用于解决实际问题,让科学家看到了人工智能再度兴起的曙光。2012年全球的图像识别算法竞赛ILSVRC(或称ImageNet挑战赛)中,多伦多大学开发的多层神经网络AlexNet取得了冠军,且大幅超越传统算法的亚军引起了人工智能学界的震动。从此,多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域。2016年谷歌通过深度学习训练的阿尔法狗(AlphaGo)程序战胜围棋世界冠军李世石。1956年AI诞生1980年2019年~2040年人工智能第一次浪潮:聚焦人工智能理论研究人工智能的第二次浪潮:人工智能变化趋势浮现人工智能的第三次浪潮:将人工智能的初步应用、强人工智能的探索预计~2040年,出现强人工智能、超人工智能的出现ANI弱人工智能:擅长于单个方面的人工智能。AGI强人工智能:人类级别的人工智能,在各方面都能和人类比肩的人工智能。ASI超人工智能:在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多的人工智能。人工智能的发展历程人工智能的应用人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能▏儿童科普培训▏机器语言▏编程学习

PART03人工智能的定义人工智能是通过机器来模拟人类认知能力的技术;人工智能的核心能力:根据给定的输入作出判断或预测人脸识别:根据输入的照片,判断照片的人是谁语音识别:根据人说话的音频信号,判断说话内容金融应用:根据一支股票过去的价格和交易信息判断它未来的价格走势医疗诊断:根据输入的医疗影像,判断疾病的成因和性质电子商务:根据用户购买记录,预测他对什么商品感兴趣,而作出相应推荐。人工智能的安防智能视频分析技术可以代替民警做很多事情1.实时从视频中检测出人和车辆智能视频分析技术2.自动找到视频中异常的行为,并及时发出带有具体地点方位信息的警报3.自动判断人群的密度和人流的方向,提前发现过密人群带来的潜在危险帮助工作人员引导和管理人流。智能视频分析技术智能视频分析技术1.对医学影像进行自动分析技术的研究和应用,可以为医生诊断提供参考信息,有效的减少误诊和漏诊。有些新技术还能通过多张医疗2.影像建出人体器官的三维模型确保医生手术更加精准。为解决“看病难”的问题提供了新的思路。医疗应用医疗应用随着互联网和电子商务的发展,我们和商家的交流变得越来越多元,这种挑战,很多企业开始引入人工智能技术打造智能客服系统智能客服01智能客服可以像人一样和客户交流沟通,进行准确得体且个性化的回应提升客户的体验智能客服02对企业来说,这样的系统不仅能够提高回应客户的效率,还能自动的对客户的需求和问题进行统计和分析,为之后的决策提供数据智能客服03人工智能自动驾驶人工智能自动驾驶自动驾驶汽车通过多种传感器,包括视频摄像头、激光雷达、卫星定位系统等,对驾驶环境进行实时感知。智能驾驶系统可以对多种感知信号进行综合分析,实时规划驾驶路线,控制车子的运行。人工智能工业制造工业制造系统必须变得更加“聪明”,而人工智能则是提升工业制造系统的最强动力。例如:品质监控是生产过程中最重要的环节传统生产线上都安排大量的检测工人用肉眼进行质量检测。这种方式不仅容易漏检和误判,更会给工人造成疲劳伤害。因此很多任务业产品公司开发使用人工智能的视觉工具,帮助工厂自动检测出形态各异的缺陷。自动驾驶/智能驾驶智能机器人智能医疗智能家居智慧城市智慧金融智能安防智能硬件无人零售智慧教育跨媒体分析推理技术应用平台人机交换语义分析知识图谱语音识别计算机视觉混合增强智能自主无人系统虚拟现实智能建模机器学习的方法人工智能(Artificialintelligence,AI),它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能▏儿童科普培训▏机器语言▏编程学习

PART04人工智能从何而来人工智能如何自动做出判断或预测?专家系统:基于人工定义的规则来回答特定问题(局限性机器学习(machinelearning)通过学习(learning)来获得进行预测或判断的能力这样的方法已经成为人工智能的主流方法从数据中去学习从已知数据去学习数据中蕴含的规律或判断规则,再把学到的规则应用到新数据并作出判断或预测监督学习无监督学习半监督学习要求为每个样本提供预测量真实值不要求为每个样本提供预测量真实值介于监督学习与无监督学习之间从行动中去学习在机器学习的实际应用中,还会遇到另一种类型的问题:利用学习得到的模型来指导行动。比如下棋,此时关注的不是某个判断是否准确,而是行动过程中能否带来最大效益,又称为强化学习可以和决策主体进行交互的环境(environment)可选取的动作(action)回报(reward)规则可动态变化的状态(state)设计建造智能体热弄智能就是要模块化人脑,将人脑的功能在机器上实现运动控制:让机器人和人一样运动机器视觉:让机器人和人一样看懂语言识别:让机器人和人一样听懂机器听觉:让机器人和人一样听见人工智能是研究如何通过机器来模拟人类认知能力的学科,通过几十年的努力,人工智能已经获得了长足的发展,且在多个行业得到了成功的应用。人工智能

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